在中国可以总结一本书精华的AI 软件

目前在将 PPT 转换为论文方面，GPT 模型可能会有所帮助。例如，在“教育：一个历史老师用 GPT 给学生讲课”的案例中，学生利用 GPT 相关功能进行模拟体验，并根据要求撰写论文，包括分析模拟的准确性、进行事实核查等。 另外，Claude 模型也能在相关工作中发挥作用。比如可以帮助快速寻找符合条件的论文、提取精炼论文中的信息，甚至找到适合的 PPT 制作工具并指导使用。 此外，一些神经网络大模型通过预测下一个字的方式生成文字，这种方式具有一定的创意性，且可拓展到图像、声音等领域。但需要注意的是，AI 的预测不一定保证完全正确。

以下是一些 AI 在不同领域的应用案例： 活动策划方面： 1. 活动主题及内容生成：根据活动目标、参与者背景等信息，AI 可以生成合适的活动主题和内容框架建议，例如通过对话生成模型提出活动主题和议程草案。 2. 邀请函和宣传文案生成：AI 可以基于活动信息生成吸引人的邀请函和宣传文案，增强宣传效果。例如微软在 Build 大会上，使用 AI 生成了 8000 多份个性化的邀请函。 3. 现场活动管理：利用计算机视觉、语音识别等，AI 可以辅助管理活动现场的人流、秩序等。例如基于人群密度的通道引导、实时翻译等。 4. 虚拟助手：AI 对话系统可以作为虚拟活动助手，为参与者提供信息查询、问题咨询等服务。例如，Replika 提供了智能的虚拟活动助手应用。 5. 活动反馈分析：AI 可以自动分析活动反馈（文字、语音等），总结关键观点和改进建议。例如飞书和钉钉的会议总结功能。 6. 活动营销优化：基于参与者行为数据，AI 可以优化营销策略，实现个性化营销。例如，针对目标受众的定向广告投放等。 其他领域： 1. 客户服务聊天机器人中的自然语言处理：具有适应性，能根据大量数据集训练对实时客户消息做出响应，并可能随着系统学习而增加个性化；具有自主性，基于客户文本输入生成类似人类的输出，回答查询、帮助客户查找产品和服务或发送有针对性的更新，操作时几乎不需要人工监督或干预。但可能存在无意包含不准确或误导信息等监管问题。 2. 医疗保健分诊系统的自动化：具有适应性，能根据医疗数据集、患者记录和实时健康数据分析预测患者病情；具有自主性，为医疗专业人员或直接为患者生成有关患者症状可能原因的信息，并推荐潜在的干预措施和治疗方法。 扣子案例： 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9.

以下是关于财务与 AI 的相关内容： 生成式 AI 在金融服务业具有巨大潜力，能帮助金融服务团队改进内部流程，简化财务团队日常工作。具体表现为： 1. 更动态的预测和报告： 预测方面：帮助编写公式和查询实现分析自动化，发现模式，为预测建议输入并适应模型。 报告方面：自动创建文本、图表等内容，并根据不同示例调整报告。 会计和税务方面：综合、总结并提供可能答案。 采购和应付账款方面：自动生成和调整合同、订单、发票及提醒。 2. 但生成式 AI 输出有局限性，在需要判断或精确答案领域不能完全依赖，至少需人工审查。 在将生成式 AI 应用于金融服务时，新进入者和现有参与者面临两个主要挑战： 1. 使用金融数据训练 LLMs：新进入者可能先使用公开金融数据优化模型，再用自身收集数据；现有参与者虽可利用专有数据但往往过于保守，这给新进入者带来竞争优势。 2. 模型输出准确性：金融问题答案影响大，新的 AI 模型需尽可能准确，初期人类常作为最终验证环节。 金融服务公司若用历史金融数据微调大型语言模型，能迅速回答各类金融问题。金融服务行业准备利用生成式 AI 实现五个目标：个性化消费者体验、成本效益高的运营、更好的合规性、改进的风险管理、动态的预测和报告。在现有企业与初创公司的竞争中，现有企业因专有金融数据访问权限有初始优势，但受准确性和隐私高标准限制；新进入者初期用公开数据，后逐渐生成自身数据并以 AI 作为新产品分销突破口。

以下是新手学习 AI 的方法： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，比如图像、音乐、视频等，可根据自己的兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解其工作原理和交互方式，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 对于中学生学习 AI，建议如下： 1. 从编程语言入手学习： 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台： 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识： 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目： 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态： 关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。

对于文科背景且是 AI 小白的您，以下是学习 AI 的建议： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能的定义、主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，您将找到一系列为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，比如图像、音乐、视频等，您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。 此外，以下是一些关于 AI 技术原理和框架的通俗易懂的内容： 1. 视频一主要回答了什么是 AI 大模型，原理是什么。 生成式 AI 生成的内容，叫做 AIGC。 相关技术名词： AI 即人工智能。 机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习。监督学习是有标签的训练数据，算法学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。无监督学习是学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务包括聚类。强化学习是从反馈里学习，最大化奖励或最小化损失，类似训小狗。 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元的方法。神经网络可以用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 即大语言模型。对于生成式 AI，其中生成图像的扩散模型就不是大语言模型；对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，比如谷歌的 BERT 模型，可用于语义理解（不擅长文本生成），如上下文理解、情感分析、文本分类。 技术里程碑：2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出了 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制（SelfAttention）来处理序列数据，而不需要依赖于循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。

以下为您推荐一款可用于生成教案的工具——COZE 应用： 1. 访问地址：https://www.coze.cn/s/iDsBwYLF/ 2. 首页说明：启动页面有相关说明。 3. 生成教案：进入设计教案页面，等待执行完成后即可看到教案，教案是以下三个功能的基础，所有功能都以教案为中心。 4. 趣味课堂：进入趣味课堂，可根据课文内容设计课堂问答卡和针对性的教学活动，采用寓教于乐的方式激发孩子学习兴趣，比如通过 5 个问题贯穿全文与故事主线，还有课堂互动游戏。 5. 课后作业：基于教学大纲和课本重点内容设计题目，包括生字词运用、阅读理解、写作。 6. 教案 PPT：PPT 内容基于前面生成的教学大纲，您需要手动进行少许内容修正。如果对大纲内容不满意，可以重新生成大纲和 PPT。首先复制大纲内容，打开 kimi，选择 PPT；然后复制教案，在对话框粘贴，KIMI 会帮您优化大纲。点击进去后，选择喜欢的模版生成。但友情提醒，下载需要充值。

目前在中国可以使用的能够总结一本书精华的 AI 软件相对较少。一些常见的具有文本处理和分析能力的 AI 工具，如百度的文心一言、字节跳动的云雀等，可能在一定程度上辅助您进行书籍内容的理解和总结，但专门用于精准总结一本书精华的成熟软件还比较有限。

以下是一些能够总结一本书精华的 AI 软件： 1. 讯飞听见会议总结功能：利用自然语言处理和机器学习，自动总结会议发言内容，市场规模达数亿美元。 2. 彩云天气分时预报：通过数据分析和机器学习，提供精准的分时天气预报，市场规模达数亿美元。 3. 医渡云病历分析系统：借助数据分析和自然语言处理，分析医疗病历以辅助诊断，市场规模达数十亿美元。 4. 书法临摹软件：使用图像识别和数据分析，帮助书法爱好者进行临摹，市场规模达数亿美元。 5. 游戏内商城推荐功能：基于数据分析和机器学习，根据玩家需求推荐游戏道具，市场规模达数亿美元。 OpenAI 对于总结长文档，如一本书的方法研究表明，由于 GPT 的上下文长度固定，不能在单次对话中总结超过特定长度的文本。对于很长的文档，如一本书，可以通过一系列的提示来分别总结每个章节，将章节摘要拼接并再次总结，形成“摘要的摘要”，这个过程可递归执行，直到完整总结整个文档。若需要依赖前面章节信息理解后面章节，在总结时可包含前情提要。OpenAI 之前用 GPT3 做过类似研究，探讨了这种逐步摘要方法的有效性。

以下是一些可以帮助您获得书籍干货内容的 AI 工具： 1. TXYZ ：这是一个能帮助搜索、查询专业文献并进行对话的 AI 工具，提供从搜索获取、查询对话获取知识再到管理知识的一站式服务。它是唯一和预印本文库官方合作的 AI 工具，ArXiv 的每篇论文下面都有直达 TXYZ 的按钮。用户可以自己上传 PDF 论文或者链接，通过它来在专业文献中迅速找到自己想要的答案和内容。在对话中提供论文参考，给出可信的背书。 需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

目前有一些与拆书或快速读懂一本书相关的智能体。例如，AI Agent 就是应用了大模型（LLM）能力的智能体，以解决传统写作方式中存在的问题。像 OpenAI 的 Lilian Weng 将以 LLM 为驱动的 AI Agent 形式化为特定的公式。 还有一些特定功能的智能体，比如名字写对联教学的百宝箱智能体，它有多种玩法，如根据朋友名字和祝福、幸运数字等为用户生成特殊对联，还能与用户随意聊聊对联相关内容。其设计思路包括工作流对话模式、根据用户意图进入不同流程等，功能实现上有幸运数字模块、送祝福模块和互动模块等。 另外，在 AI Agent 系列中，有对 Brain 模块的探究，包括其基本概念、核心要点、潜在能力等方面的介绍，帮助大家更全面深入地了解智能体。

以下是为您整合的相关内容： 在“AI 占卜”方面，有多种价格不同的体验项目，如 9.9 元的 AI 解读。流程是先想好问题再抽塔罗牌，摊主会先使用 AI 软件解读，然后在其基础上人工补充。例如对于“近期有偏财运吗”的问题，AI 解读提到代表着力量、决断和智慧，预示财运增加和经济状况改善。此外，活动现场还有手搓机器人摊位，这类似 DIY，需要电烙铁、钳子、螺丝刀等工具，适合亲子合作，能培养孩子兴趣和动手能力，增进亲子关系。 在“AI 辅助写小说”方面，南瓜博士让 AI 先写故事概要和角色背景介绍并做修改，然后以表格形式让 AI 输出细节描述，这样有打破叙事习惯、便于局部调整、确保细节具体等好处。之后将生成的表格依次复制粘贴让 AI 写文章，偶尔需要作者给建议。但在修改环节，GPT4 记性不好，Claude 把关键情节改没了。

以下是让 AI 帮您优质解读一本书的一些方法和经验： 1. 小说创作是人机协作的过程，不能指望 AI 直接生成精彩作品，也不应只让 AI 打杂。要有多轮对话、和 AI 进行探讨的意识，在对话中明晰点子。 2. AI 具有广博的知识面、丰富的脑洞和对细节的关注，能为创作提供优质素材，但鉴赏能力不行，选择判断还得靠人。 3. Know How 非常重要。比如，开工前可参考相关写作课程，将任务拆解成确定主题、构思情节、丰富细化、串联成文再修改等步骤，写出来的作品会更丰满充实。 4. 让 AI 修改自己写的内容时，起初效果可能不好，可尝试不同框架和 skill set 以获得更好结果。 5. 表格是一种有效的手段，能打破 AI 的叙事习惯，有利于精准控制，生成不那么“AI 腔”的文字。 6. 丰富细化时，可先让 AI 写故事概要和角色背景介绍并做修改，然后以表格形式输出细节描述，这样能避免陈词滥调、便于局部调整和确保内容具体。 7. 串联成文时，把生成的表格依次复制粘贴让 AI 写文章。 8. 注意一些修改的限制和可能出现的问题，如字数限制和不同模型修改时可能出现的失误。

以下是为您推荐的一些可能有助于写值周小结的 AI 软件： 1. 可画软件：提供多种排版模板和 AI 功能，方便图片处理和尺寸调整，如将海报尺寸调为 1080 乘 1440。 2. Request 软件：具有锐化清晰度等 PS 中有的功能，可自定义尺寸、选择风格模型、创建风格，支持中文输入但部分提示词用谷歌翻译更准确，还具有文字输入、样机等功能。每天登录有 50 点积分，生成一次图像需 1 点积分，可创建系列图像。 3. 吉梦智能画板：具有消除、图层、一键抠图等功能，抠图效果较好。 此外，还有一些辅助工具： 1. IAIFONT、自由等字体软件：可及时预览和切换字体，注意使用免费字体和避免版权问题。 2. 内容排版大师的 GPTs：只需在聊天框粘贴文字内容，然后点击发送即可。GPTs 链接：https://chat.openai.com/g/gt9dIHp4Ntneirongpaibandashi 。 3. 小作卡片 app：官网链接：https://kosaku.imxie.club/ 。操作步骤为：①打开软件点击「自制卡片」；②在「记录些什么...」中粘贴 AI 生成文本内容；③点击右下角的保存图标即可导出。

软件工程师可以从以下几个方面在 AI 上获得帮助： 1. 辅助编程的 AI 工具： GitHub Copilot：由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出，支持多种语言和 IDE，能快速提供代码建议。 通义灵码：阿里巴巴团队推出，提供多种编程相关能力。 CodeWhisperer：亚马逊 AWS 团队推出，由机器学习技术驱动，提供实时代码建议。 CodeGeeX：智谱 AI 推出的开源免费工具，基于大模型可快速生成代码。 Cody：Sourcegraph 推出，借助强大的代码语义索引和分析能力为开发者服务。 CodeFuse：蚂蚁集团支付宝团队提供的免费 AI 代码助手。 Codeium：由 AI 驱动，提供代码建议、重构提示和代码解释等帮助。 更多工具可查看：https://www.waytoagi.com/category/65 。每个工具功能和适用场景不同，可根据需求选择。 2. 生成性 AI 作为助手：模型在大量代码库上训练，在编码时给出建议，但要注意生成代码的正确性，在提高生产力的同时限制生成量以检查正确性。例如 GitHub Copilot 帮助提高了开发人员的生产力，估计增长在 2 倍或更少的范围内。 Sam Altman 的三点观察表明： 1. AI 模型的智能大致等于用于训练和运行它的资源的对数，预测这一规律的缩放定律在多个数量级上都准确。 2. 使用给定水平的人工智能的成本每 12 个月下降约 10 倍，较低价格导致使用量大幅增加。 3. 社会经济上线性提升智力的价值具有超指数性质，这一结果导致看不到指数式投资在不久将来会停止的理由。 未来可能会推出人工智能代理，如软件工程师代理人，虽然存在一些不足，但仍可能产生重大影响。生成性 AI 作为程序员助手是最早应用之一，成果出色，但相对于图像生成，生产力提升相对较小，且要注意代码正确性。

以下是一些 AI 视频相关的软件和方法： 视频工具建议： 方法 0：guahunyo 老师做了个工作流，使用 comfy 工作流，参考 方法 0【Dreamina 深度图出图+出视频】：使用 Dreamina 图片生成功能 https://dreamina.jianying.com/aitool/image/generate ，上传深度图，选择适应画布比例，填写描述 方法 1【MJ 出图+AI 视频软件】：方法作者为迦/小龙问路，使用 Midjourney 垫图➕描述出图，再去视频工具中转成视频。可下载项里的深度图，打开 Midjourney 官网 https://www.midjourney.com/ ，局部重绘有难度，最终方式可分开画，先画个被关着的红衣服女孩，再画个二战德国士兵的背影，再合成后丢给 MJ 方法 2【Dall E3 出图+AI 视频软件】：使用 Dall E 直接描述出图，再去视频工具中转成视频 视频模型：Sora，参考 https://waytoagi.feishu.cn/wiki/S5zGwt5JHiezbgk5YGic0408nBc 工具教程：Hedra，参考 https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PvBwwvN36iFob7kqZktcCzZFnxd 应用教程： 视频转绘，参考 https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ZjKpwSd5hiy6ZhkiBVHcOBb6n9r 视频拆解，参考 https://waytoagi.feishu.cn/wiki/WeKMwHRTmiVpYjkVdYpcFjqun6b 图片精修，参考 https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CfJLwknV1i8nyRkPaArcslWrnle 几个视频 AIGC 工具： Opusclip 可利用长视频剪成短视频 Raskai 可将短视频素材直接翻译至多语种 invideoAI 输入想法>自动生成脚本和分镜描述>生成视频>人工二编>合成长视频 descript 屏幕/播客录制>PPT 方式做视频 veed.io 可自动翻译自动字幕 clipchamp 是微软的 AI 版剪映 typeframes 类似 invideoAI，内容呈现文本主体比重更多 google vids

目前市面上有不少好用的 AI 生图软件，以下为您列举一些常见的： 1. DALL·E2：由 OpenAI 开发，能够根据输入的文本描述生成逼真的图像。 2. StableDiffusion：具有强大的生成能力和丰富的自定义选项。 3. Midjourney：生成的图像富有创意和艺术感。 不同的软件在功能、生成效果和使用难度上可能有所差异，您可以根据自己的需求和偏好进行选择。

以下是一些文字生成视频的软件： 1. Pika：一款出色的文本生成视频 AI 工具，擅长动画制作，支持视频编辑，目前内测免费，生成服务托管在 discord 中。 功能：直接发送指令或上传图片生成 3 秒动态视频。 操作：加入 Pika Labs 的 Discord 频道，在“generate”子区输入指令生成，也可上传本地图片生成对应指令动态效果。对生成效果不满意可再次生成。 2. SVD：如果熟悉 Stable Diffusion，可以直接安装这款最新的插件，在图片基础上直接生成视频，是由 Stability AI 开源的 video model。 3. Runway：老牌 AI 视频生成工具，提供实时涂抹修改视频的功能，但收费。 4. Kaiber：视频转视频 AI，能够将原视频转换成各种风格的视频。 5. Sora：由 OpenAI 开发，可以生成长达 1 分钟以上的视频。 此外，还有 Viggle 这款工具，其核心技术基于 JST1 模型，是首个具有实际物理理解能力的视频3D 基础模型。功能包括可控制的视频生成、基于物理的动画、3D 角色和场景创建等。更多的文生视频的网站可以查看：https://www.waytoagi.com/category/38 。内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

传统软件行业融合 AI 的商业模式具有多种可能性和变革方向： 1. “AI 原生”模式：基于 AI 的能力再造商业模式，而非套用现有流程。 2. To AI 的商业模式：包括模型市场、合成数据、模型工程平台、模型安全等方面。 3. 基于国产芯片的软硬件联合优化，固件生态存在明确机会。 4. 端上智能有望成为全天候硬件 24x7 收集数据，具有较大想象空间。 5. 对于 SaaS 生态的影响： 认知架构带来巨大工程挑战，将模型基础能力转化为成熟可靠的端到端解决方案可能比想象中复杂。 可能引发业务模式全面变革，如从工程、产品和设计部门的瀑布式开发转变为敏捷开发和 A/B 测试，市场策略从自上而下的企业销售转向自下而上的产品驱动增长，商业模式从高价格销售转向基于使用的定价模式。 知名投资机构 Nfx 分析指出，AI 正在强制逆转 SaaS 从“软件即服务”转变为“服务即软件”，软件既能组织任务也能执行任务，传统劳动力市场最终将和软件融合成为新市场。降低企业在知识工作者上的支出，提高在软件市场的支出。企业组织中提供 AI 劳动力的产品有“AI 同事（雇佣）”等形式。